Ingeniero de datos

Requisitos:

• Bachiller o titulado en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Ingeniería de Software o afines.
• Desarrollo de ETL con SSIS, SSAS y SQL Server en entornos on-premise.
• Modelamiento de datos (staging, ODS, modelos dimensionales).
• Optimización de consultas SQL y buenas prácticas de performance.
• Integración de datos en entornos cloud (Azure, AWS o similares).
• Conceptos de Data Warehouse, Data Lake y Lakehouse.
• Control de calidad y validación de datos.
• Versionamiento, documentación y buenas prácticas de ingeniería de datos.
• Automatización básica con herramientas RPA / low-code e integración funcional con servicios de IA.
• Conocimiento en modelos de lenguaje LLM, construcción de pipeline de datos orientados al entrenamiento y despliegue de modelos.
• Experiencia no menor a 3 años en roles de ingeniería de datos o integración de datos.
• Participación en al menos 2 proyectos de integración y modelación de datos, en entornos on-premise y/o cloud.

Funciones:

• Diseñar, desarrollar y mantener procesos de integración y transformación de datos (ETL/ELT) en entornos on-premise utilizando SQL Server, SSIS y Visual Studio, asegurando performance, control de errores y trazabilidad.
• Implementar cargas incrementales, históricas y completas, aplicando mecanismos de control de cambios como marcas de tiempo, CDC, hash u otros métodos adecuados al origen de datos.
• Integrar datos provenientes de múltiples fuentes: bases de datos relacionales, archivos planos, servicios externos y APIs, garantizando consistencia, integridad y calidad de la información.
• Diseñar y mantener modelos de datos analíticos (staging, ODS, modelos dimensionales y/o analíticos), siguiendo buenas prácticas de arquitectura de datos.
• Documentar diccionarios de datos, reglas de negocio, relaciones y transformaciones aplicadas a lo largo del flujo de datos.
• Participar en proyectos de integración de datos en la nube (Azure, AWS u otros), implementando arquitecturas híbridas entre entornos on-premise y cloud.
• Aplicar validaciones de calidad de datos, tales como detección de nulos, duplicados e integridad referencial, asegurando confiabilidad para el consumo analítico.
• Optimizar consultas SQL y procesos de carga para minimizar el impacto en sistemas transaccionales productivos.
• Implementar buenas prácticas de seguridad, control de accesos, manejo de credenciales y protección de datos sensibles.
• Desarrollar automatizaciones básicas mediante herramientas RPA o low-code (n8n, Power Automate u otras), así como integraciones funcionales con servicios de IA para tareas repetitivas o de apoyo analítico.
• Gestionar la integración de modelos de IA con sistemas internos (APIs, microservicios, data warehouse, Power BI, etc.)
• Proveer tablas, vistas y modelos optimizados para consumo de Power BI y analistas de negocio, asegurando correcta interpretación de los datos.
• Elaborar y mantener documentación técnica de procesos, flujos de datos y dependencias.